Dicle Havzasının Yağış Akış İlişkisinin Belirlenmesinde Farklı Yapay Zeka Yöntemlerinin Değerlendirilmesi

Authors : Reşit GERGER, Veysel GÜMÜŞ, Selmin DERE

Pages : 300-311

Doi:10.35193/bseufbd.885644

View : 13 | Download : 7

Publication Date : 2021-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Hidrolojik döngünün en önemli bileşeni olan yağış-akış süreci, hidrolojik analiz ve su kaynakları mühendisliğinde önemli bir yer edinmektedir. Son zamanlarda, karmaşık problemlere başarılı sonuçlar getirmesi sebebiyle oldukça revaçta olan yapay zekâ yöntemleri, birçok alanda olduğu gibi hidrolojik olayların modellenmesinde de tercih edilmektedir. Bu çalışmada, Dicle Havzasının sınırları içerisinde bulunan iki istasyona ait aylık ortalama akım değerleri, meteoroloji gözlem istasyonlarından edinilen yağış verileri kullanılarak belirlenmeye çalışılmıştır. Kullanılan istasyonlar için Uyarlanabilir Nöro-Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System – ANFIS), Yapay Sinir Ağları (YSA), Gen Ekspresyon Programlama (GEP) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri ile modeller kurulup yağış-akış ilişkisi değerlendirilmiştir. Kullanılan istasyonların birinde gözlemlenen akış ile tahmin edilen akış arasında, GEP’ in diğer yöntemlere kıyasla daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Bir diğer istasyonda ise ANFIS’ in akışı tahmin etmede oldukça yüksek hassasiyet ile daha başarılı olduğu gözlenmiştir. Sonuçlar yağış-akış ilişkisini belirlemek için, yapay zekâ yöntemlerinin uygulanabilirliğini doğrulamakta aynı zamanda matematiksel bir yöntem olan GEP’in de kullanılabilirliğini göstermektedir.
Keywords : Yağış Akış Modellemesi, ANFIS, Yapay Sinir Ağları, Gen Ekspresyon Programlama, Çoklu Doğrusal Regresyon